【摘 要】
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对大型关键设备的预知状态维护要求对设备的运行状态进行在线监测和趋势预测,由于运行设备的非线性特点日趋显著,传统的线性时间序列建模预报精度已不能满足要求.采用人工神经网络建模预报.对网络的训练采用遗传算法与BP算法相结合的遗传BP算法.利用工业现场采集的振动烈度数据进行验证试验.结果表明,与传统线性时间序列建模预报相比较,采用神经网络建模预报提高了预报精度,取得了较为满意的预报效果.
【出 处】
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第十一届全国设备监测与诊断学术会议
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对大型关键设备的预知状态维护要求对设备的运行状态进行在线监测和趋势预测,由于运行设备的非线性特点日趋显著,传统的线性时间序列建模预报精度已不能满足要求.采用人工神经网络建模预报.对网络的训练采用遗传算法与BP算法相结合的遗传BP算法.利用工业现场采集的振动烈度数据进行验证试验.结果表明,与传统线性时间序列建模预报相比较,采用神经网络建模预报提高了预报精度,取得了较为满意的预报效果.
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